1.求出rdd中每一个元素(字符串对象)长度
时间: 2023-08-12 13:05:38 浏览: 276
好的,那么可以按照以下步骤创建RDD,并使用Spark代码实现求出RDD中每个字符串对象的长度:
1. 创建一个包含字符串的集合:
```scala
val strList = List("Hello", "World", "I", "am", "a", "string")
```
2. 使用SparkContext对象创建RDD:
```scala
val rdd = sc.parallelize(strList)
```
3. 使用map()函数对RDD中的每个元素进行操作,得到字符串的长度:
```scala
val lengthRdd = rdd.map(str => str.length)
```
4. 最后,可以使用collect()函数将结果收集到驱动程序中并打印出来:
```scala
lengthRdd.collect().foreach(println)
```
完整的代码如下:
```scala
val strList = List("Hello", "World", "I", "am", "a", "string")
val rdd = sc.parallelize(strList)
val lengthRdd = rdd.map(str => str.length)
lengthRdd.collect().foreach(println)
```
输出结果为:
```
5
5
1
2
1
6
```
这就是使用Spark代码实现求出RDD中每个字符串对象的长度的方法。
相关问题
JavaRDD<LabeledPoint> parsedData = data.filter( //过滤一下,不读取空行 new Function<String, Boolean>(){ public Boolean call(String line){ if(line.length() > 0) return true; return false; } } ).map(//用map对每一行数据操作一下 new Function<String, LabeledPoint>() { public LabeledPoint call(String line) { return new LabeledPoint(Double.parseDouble(line.split(",")[0]), Vectors.dense(1, 3)); } } ); parsedData.cache(); //迭代次数 int numIterations = 50;
这段代码是使用 Spark 的 Java API 对数据进行处理,具体如下:
首先,定义一个 JavaRDD 对象 parsedData,该对象是对 data 进行过滤和转换后得到的结果。使用 filter 函数对 data 进行过滤,去掉长度为 0 的空行,使用 map 函数对每一行数据进行转换。在 map 函数中,使用 split 函数将每一行数据按逗号分隔,得到一个字符串数组。然后,使用 Double.parseDouble 函数将字符串数组的第一个元素转换为 double 类型,并使用 Vectors.dense 函数构造一个二维向量,向量的第一个元素为 1,第二个元素为 3。最后,将转换后的结果封装为一个 LabeledPoint 对象。
接着,使用 cache 函数将 parsedData 对象缓存,提高后续操作的效率。
最后,定义一个整数变量 numIterations,表示迭代次数为 50。
sparksql mapPartitions在java中如何使用?
在Java中使用Spark SQL的mapPartitions方法,可以按照如下方式进行:
1. 首先,你需要创建一个JavaSparkContext对象和SQLContext对象。这两个对象的创建方式如下:
```java
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MapPartitionsExample").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
```
2. 接下来,你需要创建一个JavaRDD对象。在这个例子中,我们创建一个包含四个元素的JavaRDD,每个元素都是一个字符串:
```java
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date"), 2);
```
3. 然后,你需要定义一个函数,该函数将应用于每个分区。在这个例子中,我们定义了一个函数,该函数将返回一个包含每个元素的长度的列表:
```java
Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>> mapPartitionsFunc = new Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>>() {
@Override
public Iterator<Integer> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
while (iterator.hasNext()) {
String s = iterator.next();
list.add(s.length());
}
return list.iterator();
}
};
```
4. 最后,我们将mapPartitions函数应用于JavaRDD对象,并收集结果:
```java
JavaRDD<Integer> result = rdd.mapPartitions(mapPartitionsFunc);
List<Integer> resultList = result.collect();
for (Integer i : resultList) {
System.out.println(i);
}
```
完整的Java代码如下:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class MapPartitionsExample {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MapPartitionsExample").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date"), 2);
Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>> mapPartitionsFunc = new Function<Iterator<String>, Iterator<Integer>>() {
@Override
public Iterator<Integer> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
while (iterator.hasNext()) {
String s = iterator.next();
list.add(s.length());
}
return list.iterator();
}
};
JavaRDD<Integer> result = rdd.mapPartitions(mapPartitionsFunc);
List<Integer> resultList = result.collect();
for (Integer i : resultList) {
System.out.println(i);
}
}
}
```
在这个例子中,我们使用mapPartitions方法将每个元素转换成一个整数,然后将结果打印到控制台。
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